基于BP神经网络的智能电网短期电力负荷预测     

刘朋辉 《江西电力职业技术学院学报》2023,(2):10-12

当前现有预测方法对智能电网短期时间内的电力负荷预测存在预测精度低、预测精度受气象条件变化影响等问题,现引入BP神经网络研究智能电网短期电力负荷预测方法：获取智能电网历史运行数据,对数据进行预处理,对样本进行归一化处理;利用BP神经网络构建电力负荷预测模型;建立模型训练网络拓扑结构,训练模型预测性能;完成电网短期电力负荷预测,并在考虑气象因素的情况下对预测进行补偿,得到预测结果。实验证明：新的预测方法在实际应用中预测精度更高,且预测精度不会受到气象条件的影响。  相似文献   

提高高职教师计算机专业基础教学能力的策略研究     

刘朋辉 《佳木斯职业学院学报》2023,(6):150-152

随着新课程改革的持续推进,教育体系为适应全新发展方向进行教学内涵调整,从传统教学思维转变为全新教学理念,为培养综合素质人才打下坚实基础,也倒逼高职院校教师提高自身教学能力。计算机基础教育作为高职院校教学体系中的重要组成部分,是构建学生知识体系的关键环节。因此需要提高教师教学能力来提升学生计算机专业基础能力。文章旨在研究提高高职教师计算机专业基础教学能力策略,以期为教师发展提供借鉴经验。  相似文献   

基于卷积神经网络的输电线路绝缘子缺陷检测     

刘朋辉 《江西电力职业技术学院学报》2023,(3):12-14

为精准识别绝缘子缺陷,引进卷积神经网络,设计针对输电线路中绝缘子缺陷的检测方法。引进区域建议网络概念,在有效目标区域内检索关键信息,确定图像中绝缘子所在位置的候选区域,使用计算机辅助绘图工具,分割该区域中的信息,提取信息中的有效信息,完成输电线路绝缘子图像采集与预处理;引进卷积神经网络,在Image Net中训练预处理图像,建立损失度函数,识别绝缘子缺陷特征;引进Sobel算子,在检测空间内布置若干个3×3的水平模板,沿垂直方向移动水平模板,实现对绝缘子破损的检测与定位。设计对比实验,实验结果证明：该方法可以在精准识别绝缘子弧环破损故障的同时,提高绝缘子缺陷故障检测结果的准确率。  相似文献